home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #27 / NN_1992_27.iso / spool / comp / software / 4389 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-11-18  |  8.0 KB

  1. Path: sparky!uunet!ogicse!flop.ENGR.ORST.EDU!gaia.ucs.orst.edu!umn.edu!csus.edu!netcom.com!mcgregor
  2. From: mcgregor@netcom.com (Scott Mcgregor)
  3. Newsgroups: comp.software-eng
  4. Subject: Re: Software Factory (was: Re: Do Software Engineers Actualy Do So Badly?)
  5. Message-ID: <1992Nov19.023834.27234@netcom.com>
  6. Date: 19 Nov 92 02:38:34 GMT
  7. Article-I.D.: netcom.1992Nov19.023834.27234
  8. References: <georgerj.721551764@emerald> <BxLw2F.6tA@NeoSoft.com> <1992Nov16.212036.12342@news.arc.nasa.gov>
  9. Organization: Netcom - Online Communication Services (408 241-9760 guest)
  10. Lines: 163
  11.  
  12. In article <1992Nov16.212036.12342@news.arc.nasa.gov> lamaster@pioneer.arc.nasa.gov (Hugh LaMaster) writes:
  13.  
  14. >First, I don't see how someone who can "show facility at
  15. >combining standard components, at translating
  16. >high-level specifications into solutions, and at
  17. >carrying out their business within a *measured*
  18. >workplace." can possibly be described as "de-skilled" compared
  19. >to someone who "codes".  In fact, just the opposite.
  20.  
  21.  
  22. A person becomes de-skilled when the skills that they have developed
  23. over many years of on the job experience no longer need to be done
  24. because there are automated ways to do it that no longer require a
  25. skilled operator.  The fact that the operator is now freed to be
  26. re-trained with new more intellectually demanding skills, may be good
  27. for society (I believe it is in the long run), but can be  a definate
  28. short term economic hardship on the person whose existing expertise is
  29. no longer needed.  In the long run, if the person is successfully
  30. retrained they may become better off. However, for a while someone
  31. with years of (the no longer needed) work experience finds themselves
  32. on par with fresh new job entrants.  This can be bad for the
  33. self-esteem. Meanwhile they probably have expenses (e.g. mortgages)
  34. typical of someone with lots of experience and a high skill level.
  35. The problem faced by managers is dealing with the long term larger
  36. economic forces and their need to be humane with regards to the short
  37. term economic dislocations that are implied.
  38.  
  39. >The only articles on Japanese engineering that I have read show an
  40. >accelerated engineering schedule compared to U.S. companies, but no
  41. >numbers, measurements, or anything else.  Instead, they describe
  42. >engineering *processes* that the companies use to get a better match
  43. >between requirements and products.  These processes seem to be very
  44. >labor intensive, but unmeasured.  In fact, they seem to be very
  45. >similar to the kinds of requirements analyses which people in software
  46. >have been doing for a long time.  (But not, I guess, people in the
  47. >auto industry ...)  In some cases, some of the methods for analyzing
  48. >requirements (e.g. QFD) seem to be more quantitative with respect to the
  49. >*requirements*, but not the length of time necessary to actually do
  50. >the requirements analysis.  Please correct me if I am wrong.
  51.  
  52. See "The Machine That Changed the World" (subtitled "The story of Lean
  53. Production How Japan's secret weapon in the global auto wars will
  54. revolutionize wester industry") by James P Womack, Daniel T Jones and
  55. Daniel Roos of the MIT International Motor Vehichle Program, published
  56. by Harper Perrenial 1990.  You'll find in it and in its exhaustive
  57. references much of the measurement information you want.  Truthfully,
  58. the Japanese don't have a monopoly on this, but they seem to do more
  59. about the information they collect on average than do US or Europeans
  60. on average. 
  61.  
  62. Auto companies DO have considerable information about how long it
  63. takes to design, namely their historical information and wage sheets.
  64. There are large variances from model to model--but it is possible to
  65. make economic decisions nonetheless.  An auto manufacturer may choose
  66. to back a project in which they will STILL make money, even if the
  67. project takes 50% longer than expected (e.g. 7.5 years instead of 5),
  68. and even if it sells only 50% of what was expected.  But they know
  69. they will make a lot more if they can do it as expected or faster, and
  70. and generate the expected demand or more. Auto manufactureres
  71. typically don't invest only in projects that will make a profit only
  72. if everything goes as expected.
  73.  
  74. Sometimes I am not so sure about software companies.  They sometimes
  75. seem to put resources on projects that will only make money if they
  76. meet a tight market window and have high initial demand.  They might
  77. be better off skipping those projects and working on some less
  78. demanding ones occassionally.
  79.  
  80. In most other industries estimates are common, budgets are built based
  81. upon not merely the mean estimate, but allowance for significant
  82. uncertainty. Padding we call it in software.  Ballpark estimates,
  83. safety factors, etc. are all understood to be imperfect and yet quite
  84. satisfactory for making operating decisions.  Many software developers
  85. and managers are not comfortable with this lack of precision.  They
  86. prefer pure mathematics where the answer to 2+2=5 is "wrong" and not
  87. "close enough". They decline to give any estimate, rather than choose
  88. one and have a variance when the actual is measured. This reluctance
  89. to deal with anything that isn't purely deterministic and calculable
  90. makes the software industry different from many others.
  91.  
  92. Ironically, I think that even the reluctant software developers can
  93. learn to estimate as accurately as say civil engineers do.  The
  94. following previous conversations are illustrative:
  95.  
  96. With a civil engineer: "How long to build a bridge like that?" 
  97.  
  98. "Oh let's see, there's a guy standing next to the bridge there, let's
  99. assume he's about 5 feet for easy arithmetic. if he laid down he'd
  100. extend about half way between those two struts so they'd be about 10
  101. feet apart. Theres one, two, three---ten of them. So the bridge is
  102. about 100 feet long, with ten major struts, based on past experience
  103. maybe 6-18 months to design and build."
  104.  
  105. With a software engineer: "How long witll it take to build the program
  106. in this spec?" 
  107.  
  108. "I don't know. I couldn't say"
  109.  
  110. "You haven't any clue at all? How about an estimate?"
  111.  
  112. "No, I really couldn't tell you."
  113.  
  114. "You mean it might be done in a day?"
  115.  
  116. "No, no way, too complex."
  117.  
  118. "How about a week?"
  119.  
  120. "No definately more difficult than that."
  121.  
  122. "A month?"
  123.  
  124. "Well, probably not. No definately not."
  125.  
  126. "A year?"
  127.  
  128. "No that's probably too long.  Well maybe if things go very badly."
  129.  
  130. "So it will probably take between a month and a year?"
  131.  
  132. "Yes, definately. But I can't tell you when exactly."
  133.  
  134. "So you just gave me an estimate. If I can make sure we can make a
  135. profit, even if the project runs a year, then I can be sure that this
  136. is a good thing to do.  If it is only profitable if it takes less than
  137. a year I'm taking a bigger risk, right?"
  138.  
  139. "Sure.  But that's a pretty big variance. You don't really know how
  140. long it is really going to ta."
  141.  
  142. "I don't need more accuracy.  I just need to know the possible
  143. variances, not just the mean. As long as you are within those, no
  144. matter how big they are, I can manage the risk and project go/no go
  145. decisions. I can manage risk/reward (profit requirements).  But if you
  146. don't give me any estimate I am hosed."
  147.  
  148. "Oh, well that's not too hard then."
  149.  
  150. "That's what I thought all along!"
  151.  
  152. (The above are based on real conversations I have had, greatly
  153. synopsized. I don't mean them to be representative of ALL software
  154. engineers and managers, or even necessarilly most, but they seem to me
  155. representative of a significant enough number of people to account for
  156. some of the differences we see in software management. And consultants
  157. like myself can and do work with people who have these problems to
  158. achieve dramatically improved predictability and profitability.  None
  159. of this is new potential we added, we just use the knowledge the
  160. people doing the work had--but had never expressed before.  (Of course
  161. if it was easy for all organizations to discover this information on
  162. their own they wouldn't need consultants to act as midwifes.  Luckily
  163. they can learn from the process and do it themselves next time!)
  164.  
  165.  
  166.  
  167.  
  168. -- 
  169.  
  170. Scott L. McGregor        mcgregor@netcom.com
  171. President            tel: 408-985-1824
  172. Prescient Software, Inc.    fax: 408-985-1936
  173. 3494 Yuba Avenue
  174. San Jose, CA 95117-2967
  175.